論文の概要: kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point cloud registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00050v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 10:50:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-27 23:20:59.798870
• Title: kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point cloud registration
• Title（参考訳）: kNN-Res: ポイントクラウド登録のためのkNN-Graphコヒーレンスを用いた残留ニューラルネットワーク
• Authors: Muhammad S. Battikh, Dillon Hammill, Matthew Cook, Artem Lensky
• Abstract要約: 本稿では,目標点集合の位相構造を保存した残差ニューラルネットワークを用いた点集合登録法を提案する。 提案手法は2次元トイの例を例に紹介し,高次元フローサイトメトリーを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4129225533930966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a residual neural network-based method for point set registration that preserves the topological structure of the target point set. Similar to coherent point drift (CPD), the registration (alignment) problem is viewed as the movement of data points sampled from a target distribution along a regularized displacement vector field. While the coherence constraint in CPD is stated in terms of local motion coherence, the proposed regularization term relies on a global smoothness constraint as a proxy for preserving local topology. This makes CPD less flexible when the deformation is locally rigid but globally non-rigid as in the case of multiple objects and articulate pose registration. A Jacobian-based cost function and geometric-aware statistical distances are proposed to mitigate these issues. The latter allows for measuring misalignment between the target and the reference. The justification for the k-Nearest Neighbour(kNN) graph preservation of target data, when the Jacobian cost is used, is also provided. Further, to tackle the registration of high-dimensional point sets, a constant time stochastic approximation of the Jacobian cost is introduced. The proposed method is illustrated on several 2-dimensional toy examples and tested on high-dimensional flow Cytometry datasets where the task is to align two distributions of cells whilst preserving the kNN-graph in order to preserve the biological signal of the transformed data. The implementation of the proposed approach is available at https://github.com/MuhammadSaeedBatikh/kNN-Res_Demo/ under the MIT license.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,目標点集合の位相構造を保存した残差ニューラルネットワークを用いた点集合登録法を提案する。 コヒーレント点ドリフト(cpd)と同様に、登録(調整)問題は、正規化された変位ベクトル場に沿ってターゲット分布からサンプリングされたデータ点の移動と見なされる。 cpdのコヒーレンス制約は局所運動コヒーレンスの観点から述べられているが、提案された正規化項は局所位相を保存するためのプロキシとしてグローバルスムースネス制約に依存する。 これにより、CPDは、変形が局所的に剛性であるが、複数のオブジェクトの場合のようにグローバルに非剛性であるときに柔軟性が低下し、ポーズ登録を行う。 これらの問題を緩和するために,ヤコビアンに基づくコスト関数と幾何学的統計距離を提案する。 後者は、ターゲットと参照の間の不一致を測定することができる。 ジャコビアンコストを使用する場合、ターゲットデータのk-Nearest Neighbour(kNN)グラフ保存の正当性も提供する。 さらに、高次元点集合の登録に取り組むために、ヤコビコストの一定時間確率近似を導入する。 提案手法は, 2 次元玩具の例を示し, 変換データの生体信号を保存するために knn-graph を保存しながら, 2 つの細胞分布を整合させることを課題とする高次元フローサイトメトリーデータセット上で検証した。 提案されたアプローチの実装は、MITライセンス下でhttps://github.com/MuhammadSaeedBatikh/kNN-Res_Demo/で利用可能である。

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